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您的位置: 文學城 » 新聞 » 焦點新聞 » 矽穀頻繁“限流”AI工具背後:“燒錢遊戲”不再持續

矽穀頻繁“限流”AI工具背後:“燒錢遊戲”不再持續

文章來源: 科創板日報 於 2026-03-28 08:25:56 - 新聞取自各大新聞媒體,新聞內容並不代表本網立場!
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在大洋彼岸的矽穀,對AI工具訪問進行限製變得愈發常見。

近日,Anthropic調整了Claude免費版、Pro版和Max版用戶的流量限製,使用戶在高峰時段(每日上午5點至11點)使用Claude時,會更快地達到流量上限。

“我們已經推行了許多效率提升舉措來應對這一點,但仍有7%的用戶會遭遇此前不存在的限製,尤其是專業版用戶。”參與Claude開發的 Thariq Shihipar表示:“如果需要運行大量詞元(Token)密集型後台作業,將它們轉移到非高峰時段將是更好的選擇。”

無獨有偶,據BusinessInsider報道,日前穀歌內部推出一款名為Agent Smith的AI工具,因使用量激增、人氣爆棚,已被限製訪問權限。據悉,該工具可自動執行編程任務,通過穀歌內部聊天平台,員工可以直接用手機向其下達指令,隨時隨地指揮AI工作。

頗為矛盾的是,公司們一邊限製訪問AI工具,一邊積極推行AI常態化。根據過往報道,從初創公司到穀歌、Meta、亞馬遜等科技巨頭,AI使用情況正不斷被納入員工的績效管理體係。Meta一份內部文件顯示,2026年上半年,65%的工程師需要使用人工智能編寫超過75%的已提交代碼。

從AI“限流”到AI焦慮,巨頭們一係列動作的真正指向,或許仍是算力收益的最大化。

▌效率為王

在本周早些時候,OpenAI宣布放棄運營Sora視頻平台應用程序,並終止其所有服務,以釋放算力資源全力推進下一代旗艦模型“Spud”。摩根士丹利分析師評價道,這反映了算力不足和存儲不足的問題。

麵對相似窘境,Shihipar聲稱,目前Anthropic正在進一步投資,以提高擴展效率(scaling efficiency)。

所謂擴展效率,是指模型性能隨計算資源增加而提升的速率,用每單位FLOPs投入所實現的損失下降幅度來衡量。換言之,同樣增加一份算力,擴展效率越高,則模型損失下降越快、性能提升越顯著。

早在去年11月,OpenAI前首席科學家Ilya Sutskever就宣布,那個隻要“堆算力”就能贏的時代,已經結束了。

在2026 GTC大會上,黃仁勳也表達了類似的觀點,即AI競賽不再是比拚原始算力,而是效率與商業化。

隨著“燒錢”敘事愈發冷卻,OpenAI已經率先“站隊”。據知情人士透露,該公司於今年2月將2030年算力支出目標,調整至約6000億美元,較此前高調宣布的“1.4萬億美元基礎設施投資承諾”出現了顯著下調。

與此同時,在OpenAI的ChatGPT廣告業務試點推出後,於六周內已經達到了年化收入1億美元的裏程碑。盡管有分析師指出,這一舉措可能會惹惱一些客戶,並損害對該產品的信任度。

華創證券表示,當前AI產業正處於從“技術驗證”向“商業落地”的關鍵轉折點,AI-Native(人工智能原生)應用以不可阻擋之勢重塑全球科技版圖。海外市場,AI商業模式從“燒錢換增長”進入“價值兌現”階段,護城河正在向“場景深度”與“數據閉環”遷移——工業領域的預測性維護、金融領域的智能風控、醫療領域的輔助診斷、法律領域的合同審查,這些垂直場景憑借專有數據積累與行業Know-how,構築起難以逾越的競爭壁壘。


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矽穀頻繁“限流”AI工具背後:“燒錢遊戲”不再持續

科創板日報 2026-03-28 08:25:56



在大洋彼岸的矽穀,對AI工具訪問進行限製變得愈發常見。

近日,Anthropic調整了Claude免費版、Pro版和Max版用戶的流量限製,使用戶在高峰時段(每日上午5點至11點)使用Claude時,會更快地達到流量上限。

“我們已經推行了許多效率提升舉措來應對這一點,但仍有7%的用戶會遭遇此前不存在的限製,尤其是專業版用戶。”參與Claude開發的 Thariq Shihipar表示:“如果需要運行大量詞元(Token)密集型後台作業,將它們轉移到非高峰時段將是更好的選擇。”

無獨有偶,據BusinessInsider報道,日前穀歌內部推出一款名為Agent Smith的AI工具,因使用量激增、人氣爆棚,已被限製訪問權限。據悉,該工具可自動執行編程任務,通過穀歌內部聊天平台,員工可以直接用手機向其下達指令,隨時隨地指揮AI工作。

頗為矛盾的是,公司們一邊限製訪問AI工具,一邊積極推行AI常態化。根據過往報道,從初創公司到穀歌、Meta、亞馬遜等科技巨頭,AI使用情況正不斷被納入員工的績效管理體係。Meta一份內部文件顯示,2026年上半年,65%的工程師需要使用人工智能編寫超過75%的已提交代碼。

從AI“限流”到AI焦慮,巨頭們一係列動作的真正指向,或許仍是算力收益的最大化。

▌效率為王

在本周早些時候,OpenAI宣布放棄運營Sora視頻平台應用程序,並終止其所有服務,以釋放算力資源全力推進下一代旗艦模型“Spud”。摩根士丹利分析師評價道,這反映了算力不足和存儲不足的問題。

麵對相似窘境,Shihipar聲稱,目前Anthropic正在進一步投資,以提高擴展效率(scaling efficiency)。

所謂擴展效率,是指模型性能隨計算資源增加而提升的速率,用每單位FLOPs投入所實現的損失下降幅度來衡量。換言之,同樣增加一份算力,擴展效率越高,則模型損失下降越快、性能提升越顯著。

早在去年11月,OpenAI前首席科學家Ilya Sutskever就宣布,那個隻要“堆算力”就能贏的時代,已經結束了。

在2026 GTC大會上,黃仁勳也表達了類似的觀點,即AI競賽不再是比拚原始算力,而是效率與商業化。

隨著“燒錢”敘事愈發冷卻,OpenAI已經率先“站隊”。據知情人士透露,該公司於今年2月將2030年算力支出目標,調整至約6000億美元,較此前高調宣布的“1.4萬億美元基礎設施投資承諾”出現了顯著下調。

與此同時,在OpenAI的ChatGPT廣告業務試點推出後,於六周內已經達到了年化收入1億美元的裏程碑。盡管有分析師指出,這一舉措可能會惹惱一些客戶,並損害對該產品的信任度。

華創證券表示,當前AI產業正處於從“技術驗證”向“商業落地”的關鍵轉折點,AI-Native(人工智能原生)應用以不可阻擋之勢重塑全球科技版圖。海外市場,AI商業模式從“燒錢換增長”進入“價值兌現”階段,護城河正在向“場景深度”與“數據閉環”遷移——工業領域的預測性維護、金融領域的智能風控、醫療領域的輔助診斷、法律領域的合同審查,這些垂直場景憑借專有數據積累與行業Know-how,構築起難以逾越的競爭壁壘。